Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает углядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью биотехнологий анализа голоса и рельефной экспрессии, наговорила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но аналитики говорят, что лицемерят сами сотрудники надзорных органов, использующие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя зарекомендовала лишь биометрия, которая помогает отыскивать злоумышленников и пропавших без вести людей.

Искусственный интеллект ещё не приговор

При обыске Фургала следователи применили зарубежное програмное обеспечение: электронная нанотехнология анализа голоса, созданная проектировщиками в качестве второстепенного синтезатора для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют лицевым диодом лжи, осмысливала челюстную экспрессию. Такая методология оценки истинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, озвучивала заведующая кафедрой судебных медэкспертиз и криминалистики Российского университета судопроизводства Татьяна Моисеева.

Действительно, сегодня при расследовании правонарушений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы засомневаться или удостоверится в правдивости слов подозреваемого.

«Последствия правильного решенья в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в помещение при пропускном режиме. Существует большая потребность в мультидисциплинарных исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие институциональные системы», – писали в научной заметке эксперты Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключение из правил. Для разбирательства убийств полицейские и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии мешают работникам милиции по записям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в сысок по опасению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс восстановления наружности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голоску помогает полицейским в выявлении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска злоумышленников людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, системтраница Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при умышленном искажении голоса.

Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков мизинцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска могут существовать существенно искажены из-за .предметного обезвоживания человека, пластичных операций, макияжа, казнокрадства алкоголем и наркотиками, обстоятельства тела, освещённости и низкого свойства снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.

Однако новейшие камеры, как правило, делают высокосортные изображения, поэтому точно отличают лица и осмысливают их с территориями разыскиваемых – злоумышленников и исчезнувших без вести. Если несовпадение найдено, то полицейские получают уведомление.

В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко разворовываются в Москве.

По данным TelecomDaily на октябрь 2020 года, Россия по количеству камер (13,5 млн) воходит в четвёрку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).

Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь местная структура видеонаблюдения. Камеры контролируют деятельность субподрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход озеленения и тому подобное) и ситуациютраницу в политических местах. Например, благодаря начитанным камерам на корты не гонят необузданных фанатов, внесённых регбийными спортклубами в чёрный список, а в транспорте разыскивают контролёров и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже поделились впечатленьями от деятельности технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы приятелей спускался по эскалатору на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полицейский и попросил предъявить документы. Своё намерение он разъяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На дисплее высветились фотография коммуниста с камеры кодирования лиц в коридоре «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номерок дела, имя прокурора и прочие существенные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель пролетал по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств коммуниста отпустили.

Также в период пандемии камеры взмолились столичным милиционерам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время пребывали вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей гриппа использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать фотографии анфас. Средний размер штрафа превышал 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На поток использование искусственного интеллекта и интерактивного зрения ставят и негосударственные структуры. Чаще всего сообразительные камеры используются в области ретейла для предостережения краж и поимки магазинных жуликов (шоплифтеров).

По оценке разработчика системы выявления лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто сталкиваются рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с криминальными желаниями как минимум два компонента той же оптовой сети, а 20 процентов – свыше трёх магазинов.

В России технологии ИИ и электронного зрения отбирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже согражданин покумекает вновь навестить магазин, но сотрудники охраны исходатайствуют на смартфоны, планшетники или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.

По данным международных компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих подсистемы распознавания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) увенчалось спровоцировать кражи из интернетных супермаркетов на деньгу более 150 млн рублей. Тогда система обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж составляет 2–3 процентовента от оборота магазина. Общероссийская статистика по устранению вреда не ведётся, так как дискаунтеры используют решения различных вендоров.

Видеоаналитика применяется дискаунтерами и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис оплаты взгядом на сберкассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит реальному клиенту личные надбавки и покумекает найти номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у систем видеоаналитики наличествуют два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом супермаркете у особняка установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года затрата подписки на фотохостинги распознавания лиц варьировалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.

По информации корпорации ORBL, месяц такой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно указывается цена хранения дактилоскопических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период супермаркет посещает около 500 сотен уникальных клиентов.

Затраты государства на системтраницы распознавания лиц высчитываются полсотнями рублей рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов распознавания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.

Для работы подсистемы нужна и сверхдорогая техника. Московская мэрия в декабре 2020 года о планах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила техники на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблема – справедливость использования биотехнологии распознавания лиц, подчёркивают юристы. Федеральный закон «О личных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не высчитываются к личному коду – фамилии и имени.